8.2. Gaussians Farklılığı

8.2.1. Genel Görünüm

Şekil 17.164. Gaussians Farklılığı süzgeci uygulama örneği

“Gaussians Farklılığı” süzgeci uygulama örneği

Özgün görüntü

“Gaussians Farklılığı” süzgeci uygulama örneği

Gaussians Farklılığı süzgeci yarıçap 1 = 1.000 ve yarıçap 2 = 0.100 olarak uygulandı


This filter does edge detection using the so-called Difference of Gaussians algorithm, which works by performing two different Gaussian blurs on the image, with a different blurring radius for each, and subtracting them to yield the result.

This algorithm is very widely used in artificial vision, and is pretty fast because there are very efficient methods for doing Gaussian blurs.

8.2.2. Süzgeci Etkinleştirme

Bu süzgeç ana menüde SüzgeçlerKenar TanımaGaussians Farklılığı… altında bulunur.

8.2.3. Seçenekler

Şekil 17.165. Gaussians Farklılığı süzgeci seçenekleri

Gaussians Farklılığı süzgeci seçenekleri

Önayarlar, Girdi Türü, Kırpma, Harmanlama Seçenekleri, Ön izleme, Süzgeci birleştir, Bölünmüş görünüm
[Not] Not

Bu seçenekler şurada açıklanmıştır: Kısım 2, “Ortak Özellikler”.

Yarıçap 1, Yarıçap 2

Radius 1 and Radius 2 are the blurring radii for the two Gaussian blurs. Increasing Radius 1 tends to give thicker-appearing edges, and decreasing the Radius 2 tends to increase the threshold for recognizing something as an edge.

If you want to produce something that looks like a sketch, in most cases setting Radius 2 smaller than Radius 1 will give better results.

In situations where you have a light figure on the dark background, reversing them may actually improve the result.